O Amazon Redshift não permitirá mais a criação de UDFs do Python a partir do Patch 198. As UDFs do Python existentes continuarão a funcionar normalmente até 30 de junho de 2026. Para ter mais informações, consulte a [publicação de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
# SHOW MODEL
Mostra informações úteis sobre um modelo de Machine Learning, incluindo seu status, os parâmetros usados para criá-lo e a função de previsão com seus tipos de argumento de entrada. Você pode usar as informações do SHOW MODEL para recriar o modelo. Se as tabelas base tiverem sido alteradas, executar CREATE MODEL com a mesma instrução SQL resultará em um modelo diferente. As informações retornadas pelo SHOW MODEL são diferentes para o proprietário do modelo e um usuário com o privilégio EXECUTE. SHOW MODEL mostra diferentes saídas quando um modelo é treinado a partir do Amazon Redshift ou quando o modelo é um modelo BYOM.
## Sintaxe
```
SHOW MODEL ( ALL | model_name )
```
## Parâmetros
ALL
Retorna todos os modelos que o usuário pode usar e seus esquemas.
*model\$1name*
O nome do modelo. O nome do modelo em um esquema deve ser exclusivo.
## Observações de uso
O comando SHOW MODEL retorna o seguinte:
+ O nome do modelo.
+ O esquema em que o modelo foi criado.
+ O proprietário do modelo.
+ A hora de criação do modelo.
+ O status do modelo, como READY, TRAINING ou FAILED.
+ A mensagem do motivo para um modelo com falha.
+ O erro de validação se o modelo tiver terminado o treinamento.
+ O custo estimado necessário para derivar o modelo para uma abordagem não-BYOM. Somente o proprietário do modelo pode visualizar essas informações.
+ Uma lista de parâmetros especificados pelo usuário e seus valores, especificamente o seguinte:
+ A coluna TARGET especificada.
+ O tipo de modelo, AUTO ou XGBoost.
+ O tipo de problema, como REGRESSION, BINARY\$1CLASSIFICATION e MULTICLASS\$1CLASSIFICATION. Este parâmetro é específico para AUTO.
+ O nome do trabalho de treinamento do Amazon SageMaker AI ou do trabalho do Amazon SageMaker AI Autopilot que criou o modelo. Você pode usar esse nome de trabalho para encontrar mais informações sobre o modelo no Amazon SageMaker AI.
+ O objetivo, como MSE, F1, Precisão. Este parâmetro é específico para AUTO.
+ O nome da função criada.
+ O tipo de inferência, local ou remota.
+ Os argumentos de entrada da função de previsão.
+ Os tipos de argumento de entrada da função de previsão para modelos que não são BYOM (traga seu próprio modelo).
+ O tipo de retorno da função de previsão. Esse parâmetro é específico para BYOM.
+ O nome do endpoint do Amazon SageMaker AI para um modelo BYOM com inferência remota.
+ A função do IAM. Somente o proprietário do modelo pode ver isso.
+ O nome de um bucket do S3. Somente o proprietário do modelo pode ver isso.
+ A chave AWS KMS, caso uma tenha sido fornecida. Somente o proprietário do modelo pode ver isso.
+ O tempo máximo que o modelo pode ser executado.
+ Se o tipo de modelo não for AUTO, o Amazon Redshift também mostrará a lista de hiperparâmetros fornecidos e seus valores.
Você também pode exibir algumas das informações fornecidas pelo SHOW MODEL em outras tabelas de catálogo, como pg\$1proc. O Amazon Redshift retorna informações sobre a função de previsão registrada na tabela de catálogo pg\$1proc. Essas informações incluem os nomes dos argumentos de entrada e seus tipos para a função de previsão. O Amazon Redshift retorna as mesmas informações no comando SHOW MODEL.
```
SELECT * FROM pg_proc WHERE proname ILIKE '%%';
```
## Exemplos
O exemplo a seguir mostra a saída do show model.
```
SHOW MODEL ALL;
Schema Name | Model Name
------------+---------------
public | customer_churn
```
O proprietário do customer\$1churn pode ver a saída a seguir. Um usuário com apenas o privilégio EXECUTE não pode ver a função do IAM, o bucket do Amazon S3 e o custo estimado do modo.
```
SHOW MODEL customer_churn;
Key | Value
---------------------------+-----------------------------------
Model Name | customer_churn
Schema Name | public
Owner | 'owner'
Creation Time | Sat, 15.01.2000 14:45:20
Model State | READY
validation:F1 | 0.855
Estimated Cost | 5.7
|
TRAINING DATA: |
Table | customer_data
Target Column | CHURN
|
PARAMETERS: |
Model Type | auto
Problem Type | binary_classification
Objective | f1
Function Name | predict_churn
Function Parameters | age zip average_daily_spend average_daily_cases
Function Parameter Types | int int float float
IAM Role | 'iam_role'
KMS Key | 'kms_key'
Max Runtime | 36000
```